Constructing a Gate-to-gate Life Cycle Inventory (LCI) of End-of-Life Vehicle (ELV) Dismantling and Shredding Processes
Notice bibliographique
Résumé
End-of-life is the least studied phase of the vehicle life-cycle. Dismantling and shredding are the principal processes used for vehicle end-of-life (VEOL) management in Canada and the U.S. and are typically perceived as distinct processes, each one having its own unique challenges. Dismantling typically precedes shredding, with vehicle parts and materials removed for direct reuse, for remanufacturing and reuse, or for recycling. Dismantling may be perceived as a non-preferred alternative, compared to shredding, because it is principally a manual process which can be cost prohibitive in the North America/western labour market. However, there has been no exhaustive assessment of the dismantling process. Because of the complexity in automobiles, significantly more needs to be known about dismantling, its benefits and impacts, its efficiencies and inefficiencies, and its relation to other ELV management processes. Shredding involves the mechanized processing of ELV hulks and other metal-rich scrap materials using a hammer-mill but this process results in shredder residue (SR), the bulk volume remnants that may be contaminated or toxic. Shredder residue solutions principally focus on post-shredding solutions, some of which have limited success to date. An alternative approach to improving shredding efficacy would be to optimize dismantling prior to shredding, with the goal of reducing SR volumes, increasing materials recovery, and reducing SR contaminants. University of Windsor researchers are using life cycle assessment (LCA) approaches to analyze ELV dismantling and shredding processes. A thorough LCA of these VEOL processes should yield valuable insights into the consequences of the current recovery infrastructure and what alternatives could be implemented. This paper describes the research that is being undertaken, focusing on the research methodology that is being used to evaluate the efficiencies of ELV dismantling and shredding practices. The research objectives are highlighted and discussed relative to the data being collected to complete a life cycle inventory (LCI) of the subject systems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».